Trayectorias musculares en pacientes con accidente cerebrovascular agudo

DISEÑO DEL ESTUDIO:

Se realizarán dos estudios de cohortes prospectivos longitudinales en los que participarán pacientes con ictus agudo no ambulatorios (cohorte 1) y ambulatorios (cohorte 2).

RECLUTAMIENTO DE PACIENTES:

Los investigadores pretenden reclutar 200 sujetos (100/cohorte). Los pacientes serán reclutados en la sala de Neurología de la UZ Brussel.

PROCEDIMIENTO:

Todos los sobrevivientes de accidentes cerebrovasculares admitidos en la sala de neurología de UZ Brussel serán evaluados para determinar su elegibilidad. Posteriormente, se realizará un consentimiento informado a todos los sujetos que cumplieron con los criterios de inclusión.

Se medirán las evaluaciones de referencia (T0) de los resultados de la recuperación de la marcha, por un lado, y los predictores de la recuperación de la marcha, por otro lado. Para predecir la recuperación de la marcha, los investigadores observarán dos biomarcadores novedosos: el desgaste muscular y la inflamación inducidos por el accidente cerebrovascular. Además, los investigadores también evaluarán predictores conocidos relevantes para la recuperación de la marcha para comparar la relevancia de los nuevos marcadores. Las evaluaciones de T0 comenzarán preferiblemente dentro de los 3 días posteriores al accidente cerebrovascular.

Para evaluar las trayectorias relacionadas con el tiempo de las alteraciones musculares y la inflamación, se realizarán evaluaciones de seguimiento de estos predictores 3 días después de las evaluaciones iniciales (T1), al alta (T2) y 3 meses de seguimiento (T3). Las mediciones de seguimiento T1 solo serán posibles para los pacientes con deficiencias motoras después de un accidente cerebrovascular, ya que tienen una estadía más prolongada en el hospital en comparación con los pacientes sin deficiencias motoras después de un accidente cerebrovascular (estancia media en el hospital de 5 a 8 días para pacientes sin o con deficiencias motoras). post-ictus respectivamente).

Las evaluaciones de las medidas de resultado de recuperación de la marcha se repetirán al alta (T2) ya los 3 meses de seguimiento (T3).

MATERIALES:

Para medir la recuperación de la marcha en supervivientes de un accidente cerebrovascular agudo, los investigadores utilizarán sensores de marcha portátiles (Physiolog®, Gait Up SA, Suiza) para registrar la velocidad de la marcha y un sistema de análisis de gases ligero en el pecho (Metamax 3B, Cortex, Alemania) para medir parámetros cardiorrespiratorios.

Para los predictores, los investigadores utilizarán dinamómetros portátiles (MicroFET2 y Martin Vigorimeter) para evaluar la fuerza muscular, la fuerza de agarre y la fatiga muscular. Además, los investigadores necesitan un dispositivo de análisis de impedancia bioeléctrica (BIA) (Bodystat® QuadScan 4000, Reino Unido) para evaluar la masa muscular de nuestros sujetos y un sistema de ultrasonido portátil (Viamo SV 7 con transductor de matriz lineal, Canon Medical Systems, Países Bajos) para evaluar la arquitectura muscular.

ANÁLISIS ESTADÍSTICO:

Se observarán varios biomarcadores en cada uno de los puntos de tiempo planificados. Debido a que el objetivo es hacer predicciones correctas basadas en cualquier información disponible en las primeras etapas, las observaciones no solo se considerarán como tales, sino que también se resumirán en términos de sus características relacionadas con el tiempo, como la caída más pronunciada, la frecuencia de mejora. , o cualquier otra característica que pueda revelarse como distintiva. Estos predictores se combinarán en modelos predictivos, como bosques aleatorios y potenciación, para establecer las mejores combinaciones para hacer buenas predicciones y acomodar las correlaciones entre predictores. La calidad de los modelos se establecerá con validación cruzada. El gran conjunto de observaciones y sus características temporales resumidas se utilizarán para determinar si surgen diferentes tipos de trayectorias. El análisis de conglomerados jerárquico etiquetará a los pacientes para cada una de las soluciones de conglomerados y la utilidad del etiquetado de pacientes se evaluará por su rendimiento de marcha previsto. El tipo de paciente extraído se incluirá en bosques aleatorios o potenciadores para evaluar su importancia. El tipo de paciente extraído también podría usarse junto con otros predictores sugeridos como importantes en un modelo lineal/logístico (mixto) o en un modelo de riesgo proporcional de Cox extendido, que son enfoques estadísticos más tradicionales. Si bien el rendimiento predictivo sigue siendo el objetivo clave, dichos modelos serían más interpretables en el mecanismo subyacente potencial, con estimaciones de parámetros e intervalos de confianza.